Данный классический труд содержит обстоятельное современное введение в машинное обучение (включая глубокое обучение), рассматриваемое сквозь объединяющую призму вероятностного моделирования и байесовской теории принятия решений. Включен базовый математический аппарат (в т. ч. элементы линейной алгебры и теории оптимизации), основы обучения с учителем (включая линейную и логистическую регрессию и глубокие нейронные сети), а также более сложные темы (в т. ч. перенос обучения и обучение без учителя...
Рейтинг LiveLib
0
0 оценок
Эту книгу пока никто не оценил, ваша оценка может стать первой